Arbeitsmarkt & Einkommen | Mind the Gap

Ergebnisse

Was beeinflusst die Löhne von Frauen und Männern?

Effekte auf die Bezahlung der Männer

Wenig überraschend wirken sich Arbeitserfahrung und Ausbildung positiv auf die Einkommenshöhe von Männern aus. Ein Mann mit einer Universitätsausbildung verdient je nach Einkommensklasse in etwa zwischen 12 und 22 Prozent mehr als jemand mit der niedrigsten abgefragten Qualifikation.

Ein zusätzliches Jahr Berufserfahrung ist vor allem in der untersten Einkommensklasse besonders wertvoll – der durchschnittliche Effekt liegt bei etwa fünf Prozent für jedes zusätzliche Jahr. An der Spitze der Einkommensverteilung fällt das Gehalt mit jedem zusätzlichen Jahr an Arbeitserfahrung um etwa ein Prozent höher aus.

Darüber hinaus sind die Löhne abhängig von der Größe des arbeitgebenden Unternehmens: Gerade kleinste Unternehmen mit einem bis zehn Mitarbeitern zahlen deutlich weniger als die größten Unternehmen. Dieses Ergebnis ist auch dem Umstand geschuldet, dass Selbständige (Ein-Personen-Einheiten) in der Regel oft niedrigere Löhne beziehen.

In der Analyse der Wirkung von Fähigkeiten auf die Löhne männlicher Arbeitnehmer wird deutlich, dass vor allem IT-Fertigkeiten sowie numerische Fähigkeiten einen positiven und wesentlichen Einfluss auf die Löhne in allen Einkommensklassen haben. Dieser Effekt ist statistisch signifikant und liegt zwischen zwei und vier Prozent.

Das Skills-Matching, also die Übereinstimmung der vorhandenen Fähigkeiten mit dem tatsächlichen Job, hat ebenfalls einen positiven Einfluss auf die Löhne der Männer. Jene, die berichten, dass sie ihre Fähigkeiten in ihrer täglichen Arbeit nicht anwenden können, erleben einen deutlichen Lohn-Rückgang von etwa sieben bis 14 Prozent im Vergleich zu jenen, die ihre Fähigkeiten in einem sehr hohen Ausmaß zur Geltung bringen.

Ob die männlichen Arbeitnehmer Kinder haben oder nicht, ist für die Höhe ihres Einkommens weitgehend unwichtig. Eine hohe Flexibilität bezüglich der Arbeitszeiten führt hingegen zu einem signifikanten positiven Effekt auf die Löhne: Je flexibler die Aufgaben und die Arbeitsstunden, desto höher fällt auch die Lohnprämie aus.

Effekte auf die Bezahlung der Frauen

Ähnlich wie bei den Männern erhöht auch bei den Frauen ein zusätzliches Jahr der Arbeitserfahrung den Lohn im Durchschnitt um etwa zwei bis vier Prozent. Dieser Effekt ist am unteren Rand der Lohnverteilung stärker, der Einfluss der Arbeitserfahrung auf den Lohn somit für Frauen und Männer vergleichbar. Dasselbe gilt, abgeschwächt, auch für den Bildungsaspekt: Eine höhere Bildung erhöht den Lohn, im mittleren Einkommensbereich verdienen Frauen mit einem Hochschulabschluss etwa neun Prozent mehr als Frauen ohne Ausbildung.

Ebenfalls vergleichbar ist die Abhängigkeit des Einkommens von der Größe des Unternehmens: Frauen in den kleinsten Unternehmen verdienen weniger als bei größeren Unternehmen.

Die größten Unterschiede zwischen den Löhnen von Frauen und Männern zeigen sich bei einem genaueren Blick auf die Fähigkeiten. Frauen verdienen mehr als andere Frauen, wenn sie ihre Lesekompetenz, Planungs- und Schreibfähigkeiten bei der Arbeit zum Einsatz bringen. Numerische Fähigkeiten hingegen zeigen erst am oberen Ende der Lohnverteilung positive Effekte. Dies steht in starkem Gegensatz zu den Löhnen der Männer, wo vor allem numerische Fähigkeiten und IT-Fähigkeiten auf allen Lohnniveaus einen positiven Einfluss haben.

Das Skills-Matching hat, wie bei den Männern auch, ebenfalls einen positiven Einfluss auf die Löhne der Frauen. In der Mitte der Einkommensverteilung führt eine nur geringe Übereinstimmung zwischen den tatsächlichen Fähigkeiten und dem, was für die Ausübung des Jobs benötigt wird, zu einem 22 Prozent niedrigeren Lohn im Vergleich zu einer hohen Deckungsgleichheit zwischen Jobanforderungen und tatsächlichem Können.

Anders als bei den Männern verdienen Frauen mit Kindern weniger als ihre kinderlosen Kolleginnen. Allerdings spielt dies nur für Frauen im mittleren Einkommensbereich eine beträchtliche Rolle. Für sie bedeutet das Muttersein einen Lohn-Verlust von durchschnittlich sechs Prozent.

Und während Männer für flexible Arbeit zusätzlich belohnt werden, werden Frauen in weniger flexiblen Jobs besser bezahlt als diejenigen, die flexible Arbeitszeiten haben. Das hängt damit zusammen, dass Frauen vermehrt in Branchen arbeiten, in denen flexible Arbeitszeiten die Ausnahme und starre Arbeitszeiten die Regel sind. Dieses Faktum, zusammen mit den Skills-Prämien, legt nahe, dass die berufliche Flexibilität von Frauen eine andere Form hat als bei Männern. Frauen scheinen an Arbeitsplätzen, für die es die klassischen Büro-Fähigkeiten wie Planen und Lesen braucht, überrepräsentiert zu sein. Diese sind nicht mit flexiblen Arbeitszeiten verbunden und werden offenbar schlechter entlohnt als Jobs in der IT und in Führungspositionen – selbst, wenn der Bildungshintergrund vergleichbar ist.

Wie groß ist der unerklärte Gender Gap tatsächlich?

Die folgende Tabelle 3 auf der rechten Seite zeigt den so genannten „unerklärten Teil“ der Lohnunterschiede für drei Modelle. Im ersten Modell verwenden wir den OECD-Datensatz und das klassische Berechnungsmodell nach Böheim (2013b). Im zweiten Modell werden ergänzend die Fähigkeiten der Befragten und das Skill-Matching im Berechnungsmodell aufgenommen (Skills, Spalte drei). Im dritten Modell wird zusätzlich dem Umstand Rechnung getragen, dass niedrigqualifizierte Frauen dem Arbeitsmarkt öfter fernbleiben als Männer. Sie finden sich deshalb auch in keiner Lohnstatistik. Das wird berücksichtigt, um zu verhindern, dass der Gender Pay Gap unterschätzt wird. (Skills und Selbst-Selektion, Spalte vier).

Klassisches Berechnungsmodell des Gender Pay Gap

Der Gender Gap ist in den unterschiedlichen Einkommensgruppen nicht konstant gleich hoch – für Niedrigverdiener, z.B. im untersten Einkommensdezil (als die „einkommensschwächsten“ zehn Prozent der Österreicher) beträgt der Lohnunterschied zwischen Frauen und Männern nur etwa 6,3 Prozent, während er im obersten Dezil auf 15 Prozent steigt[1].

Überblick der Ergebnisse – unerklärter Teil des Lohnunterschieds in Prozent

Tabelle 3: In der dritten Spalte der Tabelle 3 wurden für die Berechnung des Gender Pay Gaps die Fähigkeiten der Befragten berücksichtigt sowie das Skills-Matching, also die Frage, wie gut Fähigkeiten und ausgeübter Job zueinanderpassen. Quelle: Eigene Berechnungen. * Lesebeispiel: Im ersten Einkommensdezil (niedrigsten zehn Prozent der Einkommen) verdient man weniger als 8,47 Euro brutto pro Stunde. ** Böheim (2013b)

Berechnungsmodell Gender Pay Gap unter Berücksichtigung der Fähigkeiten

In der dritten Spalte der Tabelle 3 wurden für die Berechnung des Gender Pay Gaps die Fähigkeiten der Befragten berücksichtigt sowie das Skills-Matching, also die Frage, wie gut Fähigkeiten und ausgeübter Job zueinanderpassen. Abbildung 1 und Tabelle 3 zeigen, dass ein wesentlicher Teil des Lohngefälles durch ebendiese Aspekte erklärt werden kann: Werden sie bei der Berechnung des Gender Pay Gap berücksichtigt, so schrumpft dieser deutlich: In der untersten Einkommensklasse um mehr als drei Prozentpunkte, in der obersten um mehr als vier Prozentpunkte.

Gender Gap unter Berücksichtigung von Fähigkeiten

Abbildung 1: Ein wesentlicher Teil des Lohngefälles durch ebendiese Aspekte erklärt werden kann: Werden sie bei der Berechnung des Gender Pay Gap berücksichtigt, so schrumpft dieser deutlich: In der untersten Einkommensklasse um mehr als drei Prozentpunkte, in der obersten um mehr als vier Prozentpunkte. Quelle: Eigene Berechnungen.

Der „unerklärte Teil“ des Gender Pay Gap reduziert sich also im Schnitt um fast vier Prozentpunkte – in allen Einkommensklassen. In den unteren Einkommensklassen liegt der Gender Pay Gap demnach bei etwa 2,6 Prozent, in der obersten Einkommensklasse immer noch bei 10,8 Prozent. Dieses Ergebnis gibt einen Hinweis darauf, dass individuelle Lohnverhandlungen immer wichtiger werden, je höher das Einkommen ist. Die Löhne, die durch Tarifverträge geregelt sind, werden kaum verhandelt – ganz im Gegensatz zu Jobs, die weniger Vorgaben unterliegen und deshalb mehr Gestaltungsräume für Arbeitgeber und Arbeitnehmer zulassen.

Berechnungsmodell Gender Pay Gap unter Berücksichtigung der Fähigkeiten und der Selbst-Selektion

Im letzten Teil der Analyse (Ergebnisse in der vierten Spalte der Tabelle 3) wird zusätzlich zu den Fähigkeiten der Befragten berücksichtigt, dass Frauen mit einer niedrigeren Produktivität in Österreich dem Erwerbsleben aus einer Vielzahl von Gründen und mit einer höheren Wahrscheinlichkeit fernbleiben als Männer. Diese Korrektur ist notwendig, um zu vermeiden, dass bei einem Vergleich der Gruppe der Frauen und der Männer zwei nicht vergleichbare Stichproben einander gegenübergestellt werden. Ohne diese Berichtigung würden sonst die Löhne einer repräsentativen Stichprobe von Männern mit einer Gruppe von Frauen verglichen, in der die weniger produktiven Frauen gar nicht erst enthalten sind. In diesem Fall wäre der durchschnittliche Lohn aller Frauen höher, was zu einer Unterschätzung der Kluft zwischen den Geschlechtern führen würde.

Gender Gap unter Berücksichtigung von Fähigkeiten und Selbst-Selektion

Abbildung 2: Verglichen mit Abbildung 1, zeigen sich die Auswirkungen der Korrektur. Vor allem in den unteren Einkommen ist der Gender Pay Gap wieder höher, er steigt in der Mitte der Verteilung von 7,3 Prozent auf 8,2 Prozent. In der untersten Einkommensklasse liegt er bei 3,4 Prozent, in der obersten bei etwa 11,2 Prozent. Quelle: Eigene Berechnungen.

Vergleicht man die oben stehende Abbildung 2 mit der Abbildung 1, so zeigen sich die Auswirkungen dieser Korrektur. Vor allem in den unteren Einkommen ist der Gender Pay Gap wieder höher, er steigt in der Mitte der Verteilung von 7,3 Prozent auf 8,2 Prozent. In der untersten Einkommensklasse liegt er bei 3,4 Prozent, in der obersten bei etwa 11,2 Prozent.

Wichtig hierbei: Durch die Korrektur der Stichprobenauswahl wächst der unerklärbare Teil des Gender Pay Gap in allen Einkommensklassen. Auch wenn man vermuten würde, dass es vor allem die Niedrigverdienerinnen sind, die möglicherweise wegen hoher Sozialleistungen vom Arbeitsmarkt fernbleiben, so zeigt sich hier, dass auch Frauen in anderen Einkommensgruppen öfter als Männer nicht am Arbeitsleben teilnehmen. Vor allem im Zuge der Betreuung von Kindern.

Mögliche Diskriminierung bei Bonus-Zahlungen

Abbildung 3 zeigt, dass das Lohngefälle zwischen Frauen und Männern (gesamte Fläche: “Erklärt”+”Unerklärt”) mit zunehmendem Einkommen steigt. Boni werden in der Regel an Arbeitnehmer in höheren Positionen gezahlt, die meist auch insgesamt höhere Löhne und Gehälter erhalten. In den oberen Einkommensklassen steigt auch der ungeklärte Teil des Gender Pay Gap. Ob dies einer geschlechtsspezifischen Diskriminierung geschuldet ist, kann nicht mit Sicherheit beantwortet werden. Es ist nicht klar, ob Boni in Einzelfällen für besonders herausragende Leistungen vergeben werden oder ob Frauen einfach überwiegend weniger stark verhandeln.

Geschätzter Lohnunterschied unter Berücksichtigung von Bonus-Zahlungen

Abbildung 3: Das Lohngefälle zwischen Frauen und Männern (gesamte Fläche: “Erklärt”+”Unerklärt”) steigt mit zunehmendem Einkommen. Boni werden in der Regel an Arbeitnehmer in höheren Positionen gezahlt, die meist auch insgesamt höhere Löhne und Gehälter erhalten. Quelle: Eigene Berechnungen.

Fußnoten
  1. Um sicherzugehen, dass unsere Ergebnisse nicht durch die Verwendung eines anderen Datensatzes entstehen, können wir die Ergebnisse unseres Papers, die mit dem "klassischen Berechnungsmodell" ermittelt wurden, mit anderen Studien für Österreich vergleichen. Es zeigt sich, dass trotz des anderen und neueren Datensatzes (2012) die Ergebnisse von Böheim (2013b) fast ident zu unseren Ergebnissen sind. Böheim (2013b) berichtete von einem durchschnittlichen unerklärten Pay-Gap von Frauen und Männern zwischen elf und dreizehn Prozent im Jahr 2007. Die Berechnungen der Agenda Austria mit derselben Methodik (Spalte 2) zeigen einen Unterschied in Höhe von elf Prozent in der Mitte der Einkommensverteilung. Dieser leichte Rückgang bedeutet nicht automatisch, dass der Gender Pay Gap in den letzten Jahren gesunken ist, sondern kann auch der Verwendung des anderen Datensatzes geschuldet sein. Somit können wir jedenfalls davon ausgehen, dass unsere Ergebnisse nicht auf der Wahl eines anderen Datensatzes basieren.


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Ergebnisse / 19.04.2018
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